Scikit-Learn 是 Python 中最流行的机器学习库之一，它提供了简单易用的接口来构建机器学习模型。本教程旨在帮助初学者和进阶者掌握 Scikit-Learn 的基本使用方法。

安装 Scikit-Learn

在开始之前，确保您已经安装了 Scikit-Learn。可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

基础用法

数据加载

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

模型选择

Scikit-Learn 提供了多种机器学习模型，例如：

  • 线性回归
  • 决策树
  • 随机森林
  • 支持向量机

模型训练

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

模型评估

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

高级特性

Scikit-Learn 还提供了许多高级特性，例如：

  • 特征选择
  • 集成学习
  • 预处理工具

扩展阅读

想要深入了解 Scikit-Learn 的更多高级特性，可以阅读官方文档：Scikit-Learn 官方文档

示例代码

以下是一个使用 Scikit-Learn 进行线性回归的简单示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成一些示例数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测
print(model.predict([[6]]))

图片示例

下面是一个使用 Scikit-Learn 进行机器学习模型训练的示例图片。

机器学习训练

希望这个教程能帮助您更好地理解 Scikit-Learn 的使用方法。如果您有任何疑问，欢迎在 社区技术问答 中提问。